UNPAMUNPAM
Jurnal Informatika Universitas PamulangJurnal Informatika Universitas PamulangNilai akurasi dari suatu algoritma klasifikasi menunjukkan baik tidaknya algoritma tersebut dalam pengklasifikasian data yang bisa mempengaruhi hasil dari metode klasifikasi tersebut dalam pengolahan data mining. Pada penelitian ini, penulis akan melakukan analisis pengaruh dari optimasi menggunakan metode adaboost dan bagging terhadap hasil dari nilai akurasi algoritma klasifikasi pada support vector machine, decision trees, dan neural network. Penelitian ini menggunakan salah satu perangkat lunak dalam pengolahan data mining yaitu menggunakan aplikasi Weka versi 3.8.1. Metode test yang digunakan adalah percentage split sebesar 70%. Pada penelitian ini didapatkan hasil bahwa optimasi adaboost mampu meningkatkan nilai akurasi dari algoritma support vector machine dari 88.93% menjadi 89.10%, decision trees dari 90.24% menjadi 90.36%, maupun neural network dari 88.53% menjadi 88.61%, sedangkan untuk optimasi bagging hanya mampu meningkatkan algortima decision trees menjadi 90.55%, dan neural network menjadi 90.38%, karena nilai akurasi pada algoritma support vector machine sama nilainya dengan nilai akurasi dari bagging yaitu sebesar 88.93%.
Dari hasil penelitian yang membandingkan antara optimasi adaboost dan bagging ini pada algoritma support vector machine, decision trees, dan neural network pada dataset bank marketing dapat disimpulkan beberapa hal sesuai tujuan dari penelitian ini, di antaranya.Jumlah iterasi yang diberikan pada parameter aplikasi Weka mampu mempengaruhi nilai dari akurasi dari optimasi menggunakan adaboost dan bagging baik pada algortima support vector machine, decision trees, maupun neural network.Pada algoritma support vector machine optimasi adaboost mampu meningkatkan nilai akurasi lebih besar dari pada optimasi bagging.Pada algoritma decision trees dan neural network, optimasi bagging mampu meningkatkan nilai akurasi lebih besar dari pada optimasi adaboost.
Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, penelitian selanjutnya dapat berfokus pada penggabungan teknik adaboost dan bagging untuk melihat apakah kombinasi keduanya dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan masing-masing teknik secara terpisah. Kedua, penelitian dapat dilakukan untuk mengeksplorasi parameter-parameter lain dalam algoritma klasifikasi, seperti kernel function pada SVM atau jumlah hidden layer pada neural network, dan bagaimana optimasi adaboost dan bagging dapat mempengaruhi kinerja algoritma dengan parameter yang berbeda-beda. Ketiga, penelitian dapat diperluas dengan menggunakan dataset yang lebih kompleks dan beragam, serta mempertimbangkan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi akurasi klasifikasi, seperti kualitas data dan pemilihan fitur yang relevan. Dengan demikian, penelitian lanjutan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang lebih signifikan dalam pengembangan algoritma klasifikasi yang lebih akurat dan efisien untuk berbagai aplikasi data mining.
| File size | 353.79 KB |
| Pages | 14 |
| DMCA | Report |
Related /
PNCPNC Data diperoleh dari rekam medis rumah sakit, diolah melalui pra-pemrosesan, seleksi fitur menggunakan ANOVA, serta penyeimbangan data dengan SMOTE. HasilData diperoleh dari rekam medis rumah sakit, diolah melalui pra-pemrosesan, seleksi fitur menggunakan ANOVA, serta penyeimbangan data dengan SMOTE. Hasil
UNSURYAUNSURYA Hasil dari penelitian ini merupakan sebuah sistem yang digunakan Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Unsurya untuk menghasilkan laporanHasil dari penelitian ini merupakan sebuah sistem yang digunakan Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Unsurya untuk menghasilkan laporan
IOINFORMATICIOINFORMATIC Implementasi sistem mencakup fitur pelaporan pengaduan, pelacakan status, dasbor administrator, serta kanal notifikasi instan berbasis WebSocket ketikaImplementasi sistem mencakup fitur pelaporan pengaduan, pelacakan status, dasbor administrator, serta kanal notifikasi instan berbasis WebSocket ketika
UIGMUIGM Sistem dirancang dengan lima kriteria: kemampuan bekerja, produktivitas, absensi, kedisiplinan, dan lama bekerja, dengan bobot ditentukan melalui wawancaraSistem dirancang dengan lima kriteria: kemampuan bekerja, produktivitas, absensi, kedisiplinan, dan lama bekerja, dengan bobot ditentukan melalui wawancara
UNHUNH Implikasi dari penelitian ini memperkuat pentingnya penerapan metodologi desain yang berpusat pada pengguna dalam pengembangan platform digital, khususnyaImplikasi dari penelitian ini memperkuat pentingnya penerapan metodologi desain yang berpusat pada pengguna dalam pengembangan platform digital, khususnya
PROVISIPROVISI Perkembangan sistem informasi dan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam hampir semua aspek kehidupan manusia. Semua aspek kehidupanPerkembangan sistem informasi dan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam hampir semua aspek kehidupan manusia. Semua aspek kehidupan
KOMPETIFKOMPETIF The Black Box Testing method is used to ensure that all application features function properly. This research recommends continuous development of theThe Black Box Testing method is used to ensure that all application features function properly. This research recommends continuous development of the
UNIKOMUNIKOM Demam adalah suatu penyakit yang disebabkan gangguan kesehatan oleh bakteri, virus, atau kelainan sistem jaringan pada organ tubuh manusia pada temperaturDemam adalah suatu penyakit yang disebabkan gangguan kesehatan oleh bakteri, virus, atau kelainan sistem jaringan pada organ tubuh manusia pada temperatur
Useful /
UNPAMUNPAM Jenis penelitiang yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan metode experimental yaitu dengan cara melakukan uji coba (trial and error) untuk rancanganJenis penelitiang yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan metode experimental yaitu dengan cara melakukan uji coba (trial and error) untuk rancangan
UNPAMUNPAM Mahasiswa yang memiliki kualifikasi harus mengetahui bahwa belajar bahasa Inggris sangat dibutuhkan. Karena tidak ada yang tahu apa yang akan terjadi diMahasiswa yang memiliki kualifikasi harus mengetahui bahwa belajar bahasa Inggris sangat dibutuhkan. Karena tidak ada yang tahu apa yang akan terjadi di
UNPAMUNPAM Bug ini berupa tidak keluarnya sebagian UI aplikasi. Teknologi Augmented Reality pada aplikasi ini menarik bagi anak sekolah dasar yang mencobanya. PengenalanBug ini berupa tidak keluarnya sebagian UI aplikasi. Teknologi Augmented Reality pada aplikasi ini menarik bagi anak sekolah dasar yang mencobanya. Pengenalan
UNPAMUNPAM Adapun hasil akurasi, presisi dan recall pada klasifikasi dengan Naïve Bayes menggunakan ekstraksi fitur bigram adalah sebesar 94. Untuk hasil akurasi,Adapun hasil akurasi, presisi dan recall pada klasifikasi dengan Naïve Bayes menggunakan ekstraksi fitur bigram adalah sebesar 94. Untuk hasil akurasi,